基于短时傅里叶变换的飞控纵向频域等效拟配

基于短时傅里叶变换(STFT, Short Time Fourier Transform)方法,进行飞控系统时域数据纵向频域等效系统的拟配研究.对系统的输入信号,运用STFT方法进行分解,得到驾驶员敏感的频带内的信号.利用快速傅里叶变换(FFT, Fast Fourier Transform)求取输入输出信号的频谱,由频谱导出系统的频率响应函数,并将其用于低阶等效系统拟配,得到低阶系统参数.这种方法提高了高低阶系统等效拟配的拟配效率,减小了拟配误差,改善了飞行品质的评估结果.      

基于小波神经网络的航空刀具磨损状态识别

针对航空零件的加工特点,采集刀具在不同磨损状态下的声发射(AE,Acoustic Emission)信号,对AE信号进行时频分析和小波变换,运用快速傅里叶变换(FFT, Fast Fourier Transform)以及db8小波5层分解,提取AE信号幅值的均方根和主能量频段的能量作为特征向量,对特征向量进行归一化处理后作为输入向量对小波神经网络进行训练.小波神经网络运用参数调整算法,在权值和阈值的修正中加入动量项.测试结果表明:AE信号对刀具磨损敏感的频率范围在10~150kHz,网络实际输出与期望结果的误差小于0.03,该方法能够对刀具不同磨损状态进行正确的识别.      

一种基于迭代的多音干扰消除方案

针对正交频分复用技术(OFDM)系统的多音干扰,本文提出先通过增加频域分辨率进行多音干扰识别,再基于迭代运算逐个对多个单音干扰进行参数估计、重构和消除的方案。其中,在多音干扰识别阶段,使用Zoom FFT技术以提高频域分辨率并简化计算复杂度。然而,Zoom FFT后的降采样序列点数不一定满足2的整数次幂,对于单音干扰参数估计,此时可采用经典的基于离散傅里叶变换(DFT)的最大似然参数估计(DFT-MLE),但当采样点数太大时,DFT运算将带来很大的实现复杂度。本文在基于DFT-MLE算法基础上给出一种基于快速傅里叶变换(FFT)的单音参数估计法FFT-MLE,不仅简化了运算复杂度,而且相比DFT-MLE其估计性能有更好的鲁棒性。最后的仿真结果说明了该多音干扰消除方案的有效性。     

一种频率步进雷达目标径向速度估计方法

为补偿目标径向速度对频率步进雷达合成距离像的影响,提出了一种目标径向速度估计方法.经公式推导证明频率步进雷达相邻两个脉组回波的归一化采样序列的互相关函数是一复正弦序列,该序列的频率与目标径向速度有确定的对应关系.通过快速傅里叶变换(FFT,Fast Fourier Transform)可获得序列频率,从而估计出目标径向速度.该方法可估计的速度范围仅取决于系统带宽和脉冲重复周期,并且由于理论估计精度可通过FFT点数调整,在需要非常高估计精度的场合可以大幅降低计算量.计算机仿真结果表明该方法对目标径向速度估计准确,同时具有较好的抗噪声性能.     

消除数据调制影响的FFT捕获方法

在利用快速傅里叶变换(FFT, Fast Fourier Transform)捕获扩频信号的过程中,为了提高捕获精度,会遇到基带数据调制影响捕获性能的问题.主要分析了基带数据符号跳变影响FFT捕获性能的原因:在频域内造成待检测信号的幅度衰减以及频点偏移.提出了一种解决此问题的方法:通过对I和Q两路信号的运算,构造一个不受数据调制影响的复信号,对此信号作FFT,完成捕获.给出了此方法的MATLAB仿真,以及基于现场可编程门阵列(FPGA, Field Programmable Gate Array)的实现方案.实验数据表明,此方法消除了基带数据调制对FFT捕获性能的影响,且在相等积分时间的条件下,比常用方法的捕获精度提高了一倍.      

小波分析理论及其在雷达信号处理中的应用

依据所处理信号类型的不同,对小波变换与短时傅立叶变换进行了比较,说明小波变换适用于非平稳信号和奇异信号的处理.简要介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波包理论的基本内容,讨论了小波变换实际应用中的采样和快速算法等几个关键问题.结合矢量量化技术,给出了一种用小波变换对星载SAR(Synthetic Aperture Radar)原始数据进行压缩的方法,结果表明,与传统的方法相比,由该方法压缩后的原始数据生成的SAR图像具有更大的信噪比.同时对小波变换用于雷达目标识别和SAR图像分类的性能进行了初步分析.      

Walsh变换对冲击信号序列特征提取的研究

提出使用Walsh变换和小波包相结合的方法,对滚动轴承故障产生的冲击信号序列提取故障特征, 并给出了计算的有效算法. 对滚动轴承故障特征分析和计算表明,用改进小波包分解、重构公式能有效地剔除冲击信号序列中高频共振信号和噪声, 使用快速Walsh变换(FWT)求取其功率谱,优于Fourier变换,可很好地提取故障特征,仿真和实际数据计算的结果,证实了上述方法的有效性.      

卫星扩频应答机的伪码快捕方法

在低地球轨道通信系统中,由于系统的高动态,使扩频应答机接收的信号附加了几十千赫兹的多普勒频移,传统的伪码捕获方法很难完成捕获.对此提出了一种部分相关和FFT(Fast Fourier Transform)相结合的捕获方法,利用FFT补偿多普勒造成的相关峰损失,在搜索码相位的同时得到多普勒频移的估计,减少了捕获时间.给出了捕获系统的结构,分析了FFT对相关峰的补偿性能,给出了部分相关和FFT的参数设计方法,使用了自适应门限技术,以满足输入信号载噪比大幅变化的情况下实现伪码的捕获判决.理论分析和仿真结果表明:该方法可以在高多普勒频移和低载噪比环境下实现伪码的快速捕获,比其他快捕方法占用更少的FPGA(Field Programmable Gate Arrays)资源.     

脉冲红外相位线性调频Z变换

为了解决脉冲相位法(PPT,Pulse Phase Thermography)在处理红外检测数据时频率分辨率不够的问题,提出了一种新型的频域变换方法.利用快速傅里叶变换(FFT,Fast Fourier Transform)选择出包含特征频率的窄频带,对其进行线性调频Z变换(CZT,Chirp Z Transform),得到细化的频率结构.并将逐点像素分析后的结果重构出清晰的幅值和相位图像序列.在不增加采样时间的前提下获得了比PPT更高的频率分辨率.通过对铝制材料试件检测信号的对比分析,结果表明该算法可以对选频带进行有效细化,得到更精确的特征频率,有效降低了频谱泄露造成的误差.      

基于FFT和专家系统的BLDCM系统故障检测与识别

针对具有双通道结构的无刷直流电动机(BLDCM, Brushless DC Motor)容错系统的高可靠性要求和大范围调速特点,在不增加额外设备的条件下,通过分析两个通道中功率电路直流母线电流波形的特点,提出一种采用归一化快速傅里叶变换(FFT, Fast Fourier Transform)方法提取频率特征,再结合基于规则的专家系统进行故障检测与识别的方法,并通过实际电动机系统的试验验证了方法的正确性.试验结果表明:规一化FFT方法可以消除不同转速和不同负载对判断结果的影响;专家系统中阈值的选取可以有效避免实际应用中出现的噪声等因素的影响.算法复杂度低,可靠性高,易于应用,具有很强的实际操作性.     

TDI-CCD遥感图像条带噪声的消除

针对TDI-CCD遥感图像固有条带噪声的灰度值在原始信息中变化比较缓慢的特 点及小波变换对奇异点检测的优越性, 提出了一种快速傅里叶变换和小波变换 相结合的方法来确定条带噪声频率点所在的位置, 采用改进的陷波滤波器对条 带噪声的频率成分进行消除. 另外, 提出一种基于提升小波变换的改进阈值 函数法, 用以消除图像的条带噪声. 实验结果表明, 在消除条带噪声方面, 改 进的陷波法优于改进的阈值函数法, 而改进的阈值函数法优于硬阈值函数和软 阈值函数法. 利用改进的陷波法消除条带噪声后, 图像的质量得到提高, 其PSNR达到46.4181dB, NMSE减小到0.00007, 相对基于提升小波变换的 几种阈值函数法, PSNR提高了3～4dB, 而NMSE则减小了 0.00007～0.00011. 本文提出的方法能较好地消除遥感图像的条带噪声, 同时能够较好地保持原图像的特征, 具有可行性.      

液体火箭发动机试验脉动压力数据分析方法研究

针对液体火箭发动机试验脉动压力数据的特点，对脉动压力数据和相关振动测点数据进行快速傅里叶变换（FFT），频谱分析的结果能够有效判断发动机不稳定燃烧的声振类型。采用小波变换奇异点检测的方法，对启动段和关机段波动异常的脉动压力数据进行分析，结合相关振动测点的频谱信息能够在时域内准确定位奇异点位置，提取频域内的信息，有效判断推进剂燃烧情况和声振类型。分析结果表明上述方法在火箭发动机和组合件试验的脉动压力数据分析中具有重要的推广意义。     

基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

第二代小波包构造及发动机微弱损伤识别

针对航空发动机滚动轴承微弱损伤识别问题,设计了一种识别滚动轴承早期损伤的第二代小波包方法.构造了第二代小波包分解重构算法和第二代小波包算子计算方法;将滚动轴承振动信号进行第二代小波包分解,然后各个频带分解信号分别进行重构;利用希尔伯特变换解调分析各频带信号,得到对应频带信号的包络谱;计算各个频带中滚动轴承故障特征频率对应包络谱幅值的分贝值,提取各频带中故障特征频率对应分贝值的最大值,对滚动轴承早期损伤情况做出定量识别.仿真信号和试验信号分析表明,该识别方法结果可靠,能准确识别出滚动轴承早期损伤.      

小波变换与相位建模在瞬时频率估计中的应用

分析了利用小波变换测量窄带信号瞬时频率的原理,介绍了一种在小波变换的基础上,采用相位建模以提高精度的瞬时频率的估计方法。     

多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输

针对多径衰落信道提出了一种基于小波变换并结合OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)自适应调制的图像传输方法和信源信道联合带宽功率优化分配算法.给出了编码传输方法结构,对有噪信道下基于小波变换的图像编码传输实现和失真估计问题及多误码率OFDM自适应调制比特功率优化分配问题进行了建模和分析,使得信源量化编码与OFDM调制能够方便地结合起来,并进一步得到了相应的信源信道联合优化带宽功率分配方法.仿真和分析表明,该方法实现了多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输,编解码复杂度和延迟小,且信源信道联合优化的带宽功率分配可有效提高信道资源利用效率.     

基于小波包分解的早期碰摩故障诊断研究

研究了旋转机械转静件早期碰摩故障信号的检测问题.根据小波包分解能在所有频率范围聚焦,对信号奇异性非常敏感的特性,对比分析了不碰摩和早期碰摩信号的小波包分解细节分量,得出应用小波包分解可实现早期碰摩故障诊断.同时,还研究并实现了碰摩故障的定位问题.